Zauważyłem, że DePIN i zdecentralizowana infrastruktura AI zyskują poważny impet w Web3, napędzane rzeczywistą potrzebą przystępnych, rozproszonych alternatyw dla dużych obliczeń i przechowywania danych, gdy AI się rozwija.

Fluence $FLT wyróżnia się tutaj - tworzy otwarty rynek dla weryfikowalnych obliczeń, wykorzystując niedostatecznie wykorzystywaną pojemność centrów danych na całym świecie, umożliwiając efektywne szkolenie i wnioskowanie AI bez polegania na scentralizowanych dostawcach.

Akash Network $AKT przyjmuje podobne podejście, ale koncentruje się na zdecentralizowanym przetwarzaniu w chmurze, pozwalając każdemu na wynajem nadmiarowych zasobów serwerowych do uruchamiania obciążeń za ułamek cen AWS, co ma silne znaczenie dla deweloperów AI potrzebujących elastycznego skalowania.

ionet $IO agreguje GPU z różnych źródeł w zdecentralizowanej sieci dostosowanej do zadań AI i uczenia maszynowego, czyniąc wydajne obliczenia bardziej dostępnymi i opłacalnymi niż tradycyjne opcje chmury.

Internet Computer $ICP posuwa granice dalej, uruchamiając pełne modele AI bezpośrednio na łańcuchu w w pełni zdecentralizowanym środowisku, eliminując zależności poza łańcuchem i umożliwiając niezmienność oraz skalowalne wnioskowanie.

Te projekty wydają się adresować podstawowe wąskie gardła w boomie AI - zdecydowanie przestrzeń, która szybko się rozwija do 2026 roku.